임의 지역의 태양광발전소 일사량 추정을 위한 공간통계 보간 기술의 활용 및 사례 연구 (Application and Case Study of Spatial Statistical Interpolation Technology for Estimating the Photovoltaic power plant Solar Radiation in an Arbitrary Location)

서지정보

· 발행기관 : 대한건축학회
· 수록지 정보 : 대한건축학회논문집 / 38권 / 9호 / 225 ~ 233페이지
· 저자명 : 이예지, 최두성, 고명진

초록

분산 그리드에서 태양광발전시스템의 발전량을 예측하고 관리하기 위해서 일사량 예측이 필수적이다. 일사량 예측모델의 정확도를 높이려면 발전소가 위치한 대상 위치에서 측정된 데이터를 활용해야 하지만 관측 데이터가 없는 경우에는 정부에서 운영하는 종관기상관측소(ASOS), 방재기상관측소(AWS) 등의 공공데이터를 효과적으로 활용할 수 있다. 하지만 목표 위치가 관측소에러 멀리 떨어져 있는 경우 거리의 차이로 인해 예측의 불확실성이 커질 것으로 예상된다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 샘플링되지 않는 위치의 값을 추정할 수 있는 공간 통계기법인 역거리 가중 보간(IDW)를 활용하여 일사량을 추정하였다. 또한 실제 운영중인 6개 태양광발전소를 사례연구로 예측모형을 검증하여 역거리 가중 보간법(IDW)의 국내 적용 가능성을 확인하였다. 그 결과, 6개 연구 대상의 평균 MAPE는 9.05%였으며, 이는 각각 최근접한 ASOS 대비 평균 1.27배 더 정확한 것으로 나타났다. 특히, 7월에 역거리 가중 보간(IDW) 예측 오차가 가장 낮았으며, 예측된 일사량의 등고가 조밀한 지역일수록 예측의 정확도가 높은 것으로 확인되었다.

영어초록

In order to predict and manage the amount of power output of a photovoltaic system in a distributed grid, solar radiation prediction is essential. In order to increase the accuracy of the solar radiation prediction model, data measured at the target location where the power plant is located should be used. However, if there is no observation data, public data such as ASOS and AWS operated by the government can be effectively utilized. if the target location is far away from the station, uncertainty in the prediction is expected to increase due to the difference in distance. In this study, in order to solve this problem, solar radiation was estimated using inverse distance weighted interpolation (IDW), a spatial statistical technique that can estimate the values of unsampled locations. In addition, the possibility of application of the inverse distance weighted interpolation (IDW) was confirmed by validating the prediction model as a case study of six solar power plants in operation. As a result, the average MAPE of study cases was 9.05%, which was found to be 1.27 times more accurate on average than the nearest ASOS, respectively. In particular, it was confirmed that the inverse distance weighted interpolation (IDW) prediction error was the lowest in July, and the accuracy of the prediction was higher in regions with denser contours of predicted solar radiation.

참고자료

· 없음